生成AIの実行コストを大幅削減する新サービスが登場!

最近、Ragate株式会社が発表した新サービス「AIモデル賢い使い分け支援」が企業の生成AI活用の幅を広げそうです。このサービスは、従来困難とされてきた実行コストの最適化を実現するための具体的なアプローチを提供します。

背景

生成AIの全社的な導入が進む中、多くの企業が直面している共通の課題が「AI実行コストの急増」です。Ragateの調査によれば、2025年には企業の生成AI導入率が約40%に達し、多くが投資予算の拡大を計画しています。しかし、これは同時に費用対効果の説明や業務ごとの最適なモデルの選定に苦労している企業が増えていることも意味しています。実際には、高額なモデルに一律依存することで、必要以上にコストが増大しているのが実情です。

新サービスの特長

Ragateが提供するサービスは、以下の3つのアプローチを採用しています。

1. マルチベンダー対応のモデル設計

業務に応じた最適なモデル配置を実現します。各ベンダーのモデル特性を熟知した専門チームが、高精度が必要な業務にはClaudeやGPTを、定型業務にはAmazon NovaやTitanといった手頃なモデルを適切に選定します。これにより、高額モデルへの過度な依存を解消できます。さらに、ユースケースに応じたコストシミュレーション提供が行われます。

2. 独自LLMによるコスト削減

安価なベースモデルを自社に最適化したカスタムLLMを構築します。最適なオープンモデルの調達や、HuggingFaceの活用により、高精度を安価で実現する環境を整えます。AWS SageMakerを利用することでセキュリティを確保し、従量課金から固定費型への移行も支援します。

3. AIワークフローの最適化

Difyを活用し、LLMの呼び出し回数を減らすことでコストを圧縮します。キャッシュ戦略を最適化し、特定の業務に必要な専用AI（例えば、Amazon RekognitionやTextractなど）を活用することで、業務の効率化とコスト削減が図られます。

支援の流れ

本サービスは、以下の3段階で進行します。

Phase 1: 現状分析・最適化設計

現状のAI利用状況を分析し、業務別や用途別の最適化ロードマップを作成します。これにはAI利用状況の可視化やコスト構造の分析が含まれます。

Phase 2: モデル最適化・構築

業務特性に応じたモデル選定と独自データによるカスタムLLMを構築します。

Phase 3: ワークフロー構築

DifyによるAIワークフローを設計し、コストを監視し持続的な改善を実現します。

今後の展望

生成AIの導入が進む中、「導入する」ことから「いかに効率的に運用するか」に課題が移行しています。特に、マルチベンダー戦略は重要性を増しており、コストの最適化だけでなくロックインリスクから守る役割も果たします。Ragateが提唱する「賢い使い分け」アプローチは、企業の生成AI活用を持続可能にし、品質を維持しながらコスト削減を実現します。

本サービスに関心がある企業様は、ぜひRagateに相談してみてはいかがでしょうか。詳細はこちらからご確認ください。